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ニューラル ネットワーク (ニューラル ネットワーク) は、コンピューター サイエンスと機械学習の分野で重要な役割を果たしている、生物学的な神経系にヒントを得た人工知能モデルです。この記事では、ニューロン、順伝播、逆伝播、ネットワーク階層の構築など、ニューラル ネットワークの原理と動作原理を深く分析します。
1. ニューラルネットワークの基本コンポーネント
ニューラル ネットワークは、生物学的な神経系のニューロンを模倣した、相互接続された多数のニューロンで構成されます。各ニューロンは他のニューロンから入力を受け取り、活性化関数を通じて出力を生成します。ニューラルネットワークの構造は、入力層、隠れ層、出力層に分けることができます。入力層は外部データを受信し、隠れ層は入力層に従ってデータを計算して送信し、最後に出力層が最終結果を生成します。
2. ニューロンと活性化機能
ニューロンはニューラル ネットワークの基本単位であり、他のニューロンから入力を受け取り、活性化関数を通じて出力を生成します。活性化関数は非線形特性を導入するため、ニューラル ネットワークは複雑な非線形問題を解決できます。一般的な活性化関数には、Sigmoid、ReLU、Tanh などが含まれ、さまざまな状況でさまざまな利点と適用性があります。
3. 順伝播
順伝播は、ニューラル ネットワークの入力層から出力層に情報を渡すプロセスです。各ニューロンは、前の層のニューロンから出力を受け取り、重みとバイアスを使用して加重合計を実行します。次に、この値が活性化関数に渡されて、そのニューロンの出力が取得されます。このプロセスは、出力層が最終結果を生成するまで、層ごとに進められます。
4. バックプロパゲーション
バックプロパゲーションは、ニューラル ネットワークのトレーニング アルゴリズムであり、ニューロン間の重みとバイアスを調整して、ネットワークがトレーニング データによりよく適合できるようにします。重みとバイアスは、損失関数の勾配を計算し、その勾配を出力層から入力層に伝播することにより、勾配降下法アルゴリズムに従って更新されます。このプロセスは、ネットワークが期待どおりに動作するまで繰り返されます。
5. ニューラルネットワークの階層
ニューラル ネットワークの階層構造は、ネットワークのパフォーマンスと機能にとって非常に重要です。一般的な階層構造には、全結合層、畳み込み層、プーリング層が含まれます。全結合層のニューロンは前の層のすべてのニューロンに接続され、畳み込み層は画像などの空間構造を持つデータの処理に使用され、プーリング層は特徴マップのパラメータのサイズと数を削減するために使用されます。 。
6. ニューラルネットワークの応用
ニューラル ネットワークは、多くの分野で幅広い用途があります。画像分類、物体検出、音声認識、自然言語処理などのタスクに使用されます。ニューラル ネットワークの強力な非線形モデリング機能により、複雑なパターン認識と予測の問題を解決できます。
7. Python と TensorFlow ライブラリを使用して単純なニューラル ネットワークを実装する
import tensorflow as tf
# 构建神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_size,)),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))
# 测试模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)
コードでは、TensorFlow ライブラリを使用して、入力層、隠れ層、出力層を含む単純なニューラル ネットワーク モデルが構築されます。モデルをコンパイルし、トレーニング用の fit メソッドを呼び出すことにより、トレーニングされたモデルが取得されます。テスト データを使用してモデルのパフォーマンスを評価します。